Demissão de Mandetta gera pico de reações negativas no Twitter

Análise do Núcleo sobre sentimentos de 310 mil tweets mostra debate mais crítico acerca de saída forçada de ministro

O anúncio da demissão do ministro Luiz Henrique Mandetta do Ministério da Saúde gerou um pico de reações de carga negativa no Twitter, indicando potencial contrariedade com o afastamento forçado do ministro pelo presidente Jair Bolsonaro, em meio à pandemia de coronavírus.

Análise do Núcleo com mais de 300 mil tweets mostra que logo após publicação de Mandetta anunciando sua saída do governo há um pico de tweets negativos muito superior a positivos, continuando assim por algumas horas.

tweets negativos por minuto

É importante porque...
  • O Twitter sempre foi importante para a comunicação de Bolsonaro, inclusive em busca de apoio. Perder a conversa lá significa enfraquecimento dele em um de seus principais canais
  • Boa parte das autoridades se comunica com suas bases pelo Twitter, que se tornou um termômetro de discussão política e de assuntos do momento no país, pautando autoridades, imprensa e o debate em geral

É importante salientar que a carga (positiva ou negativa) de um tweet não dita necessariamente a disposição de um tuiteiro em relação à demissão de Mandetta (contra ou a favor), mas sim traz pesos e sentimentos ao centro do debate.

Sentimentos negativos indicam que o debate tende a ser carregado de adjetivos e críticas pesadas, ao passo que os positivos refletem frequentemente um tom mais ameno e elogioso (seja a Bolsonaro ou a Mandetta, por exemplo), mas também pode representar ironias (alguém usando termos afáveis para ironizar uma posição desfavorável, por exemplo).

Publicações com carga negativa são usuais no Twitter, à medida que a rede social é reconhecidamente um lugar de crítica política e campo de batalha ideológico entre esquerda e direita, mas o que chama a atenção nesse caso é a diferença em que essa distribuição acontece logo após o tweet de Mandetta e nos momentos seguintes.

Como é possível ver no gráfico demonstrativo abaixo, em uma distribuição de tweets sem picos é possível observar que publicações com carga negativa são em geral predominantes sobre tweets positivos, mas com uma margem não muito grande.

amostragem de carga de tweets

Mas se acrescentarmos os picos à série histórica, vemos por exemplo que a entrevista de Mandetta ao programa Fantástico, da Rede Globo, no dia 12 de abril gerou um pico de tweets com carga positiva, ao passo que o anúncio de sua demissão foi predominantemente negativo.

Com esse spread entre tweets negativos e positivos colocados em comparação (entrevista e anúncio) é possível notar o tom do debate na rede social e presumir que houve uma recepção majoritariamente negativa à demissão do ministro.

Note que a escala é em tweets por hora no gráfico abaixo, diferente de cima. Isso porque é mais fácil ver tweets por hora ao longo de vários dias, ao passo que num período de algumas horas o uso tweets por minuto permite ver melhor as nuances.

carga de tweets por hora

As divergências entre Bolsonaro e Mandetta estavam evidentes há dias, principalmente pela predominância que o ex-ministro vinha ganhando no combate ao coronavírus, mas também pela discordância do presidente em relação à posição de Mandetta nos esforços para conter o avanço do vírus.

Bolsonaro defende medidas mais amenas de movimentação de pessoas, a fim de evitar um colapso na economia, ao passo que Mandetta, com respaldo da comunidade científica e da Organização Mundial da Saúde (OMS) defende isolamento social mais intenso, com menor circulação de pessoas na ruas. Segundo pesquisa do Datafolha, cerca de dois terços dos brasileiros reprovaram a demissão de Mandetta.

TIPOS DE TWEETS

Os autores dos tweets foram mantidos anônimos

  • Positivo em geral
  • Negativo em geral
  • Positividade irônica

Na imprensa

METODOLOGIA

O Núcleo capturou cerca de 700 mil tweets com os termos "Mandetta" ou "Bolsonaro" entre dias 11 e 17 de abril, utilizando a API gratuita do Twitter. O código para extração pode ser encontrado aqui.

O vocabulário dos tuítes foi comparado com dois léxicos da biblioteca lexiconPT, que relaciona diferentes palavras do português com valores de sentimentos positivos ou negativos atribuídos a elas. O algoritmo foi capaz de detectar a carga de sentimento de 310 mil tweets.

Com a finalidade de manter a privacidade de usuários com perfis pouco notórios, o Núcleo não vai divulgar os dados brutos – cada pessoa pode rodar o código de extração para obter esses resultados.

A conta considera apenas tuítes únicos, ou seja, exclui retuítes e respostas a tuítes. Isso porque queremos medir a espontaneidade de publicações sobre o tema.

Análise Renata Hirota
Gráficos e edição Sérgio Spagnuolo
Arte Rodolfo Almeida

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